학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요, 섹션13 4회 기출문제 작업형2 관해 질문이 있습니다. 저는 object 컬럼을 LabelEncoder를 해주었는데 예측값이 1,2,3,4 분류가 나오지 않고 소수점이 나옵니다. 이럴때는 어떻게 해야 하는거 인가요?? 제 풀이가 잘못된 부분이 있나요? 이렇게 프린트를 해보면 [2.22 2.566 2.57 ... 1.84516667 2.79 2.95 ] 이렇게 나옵니다.... 뭐가 잘못 되었나용?ㅠㅠ y = train['Segmentation'] train = train.drop(['ID', 'Segmentation'],axis=1) test_id = test.pop('ID') cols = ['Gender', 'Ever_Married', 'Graduated', 'Profession', 'Spending_Score', 'Var_1'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestRegressor(random_state=2022) rf.fit(train, y) pred = rf.predict(test) print(pred)
안녕하세요 2과목 관련해서 문의드리고 싶어 글을 남깁니다. 2과목은 사실상 과대적합이 걱정되어 일단 널값 전처리 해주고 수치형 데이터만 뽑아 인코딩과 파라미터 없이 랜덤포레스트 돌려주고 평가하고 제출하려 하는데 라벨인코딩, 원핫인코딩, 스케일링 해주어야 더 나을까요 ? 혹시나 하게 되어 과적합이 떠서 0점이 나올까 걱정이 되서 어떻게 해야할지 문의드립니다.
df['f3']=df['f3'].fillna(df['f3'].mode()) df['f3'] = df['f3'].fillna(df['f3'].mode()[0]) 위에는 제가 쓴것이고 아래는 선생님께서 쓰신 것인데 mode 를 쓸때 별말이 없다면 항상 [0] 을 써줘야하나요? 그리고 시험에서 코드에 띄어쓰기를 제대로 하지않을경우 문제가 되나요?..
기출2회 작업형 1 문제 2번 풀이 중 SettingWithCopyWarning가 같이 출력됩니다 문제 2번 주어진 데이터셋(members.csv)의 앞에서부터 순서대로 80% 데이터만 활용해 'f1'컬럼 결측치를 중앙값으로 채우기 전 후의 표준편차를 구하고, 두 표준편차 차이 계산하기 (단, 표본표준편차 기준, 두 표준편차 차이는 절대값으로 계산) import pandas as pd df = pd.read_csv("members.csv") # print(df.shape) # int(len(df)*0.8) df2= df.iloc[:int(len(df)*0.8),:] # print(df2.shape) std1 = df2["f1"].std() ## 20.574853076621935 print(std1) # print(df2) # print(df2["f1"].median()) # 68.0 df2["f1"] = df2["f1"].fillna(df2["f1"].median()) std2 = df2["f1"].std() ## 17.010788646613268 print(std2) print(std1-std2) 저는 이렇게 풀었고요. 아래처럼 출력되더라고요 20.574853076621935 17.010788646613268 3.564064430008667 <ipython-input-43-d0c995e0379e>:14: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy df2["f1"] = df2["f1"].fillna(df2["f1"].median()) 정답은 풀이 내용 출력값과 일치하는데, SettingWithCopyWarning 가 나서 자꾸 신경이쓰이네요. 실제시험에서 혹시 문제가 생길 수 있을까요...?
문제 1 주어진 데이터셋(members.csv)의 'views' 컬럼 상위 10개 데이터를 상위 10번째 값으로 대체한 후 'age'컬럼에서 80 이상인 데이터의 'views' 컬럼 평균값 구하기 처음에는 이렇게 풀었습니다. df["views"].sort_values(ascending=False).head(10) ## 상위 10번째 값은 9690.0 t10 = df["views"].sort_values(ascending=False).iloc[9] ## 9690.0 df["views"] = df["views"].sort_values(ascending=False).reset_index(drop=True) df["views"].iloc[:10] = t10 # df.head(15) cond = df["age"] >= 80 df[cond]["views"].mean() # 4625.380952380952 로 나옴 # # <ipython-input-49-9959c4a1efa3>:13: SettingWithCopyWarning: # # A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame # # See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy # # df["views"].iloc[:10] = t10 4625.380952380952 로 나옴 두번째는 이렇게 풀었습니다 df = df.sort_values(["views"], ascending= False).reset_index(drop=True) # df.head(10) top10 = df["views"].iloc[9] ## 9690.0 df["views"].iloc[:10] = top10 # df.head(11) cond = df["age"] > 80 df[cond]["views"].mean() # 5660.318181818182 로 나옴 # <ipython-input-65-22f967dbf31d>:10: SettingWithCopyWarning: # A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame # See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy # df["views"].iloc[:10] = top10 5660.318181818182 로 나옴 그런데 풀이 부분을 보니 답이 5674.04347826087 로 나오더라고요... 첫번째는 df의 "views" 칼럼 소팅해서 기존 칼럼에 대입하는 식으로 한 df["views"] = df["views"].sort_values(ascending=False).reset_index(drop=True) 부분이 잘못 된거 같아서 두번째 풀 때 df 전체에서 "views"칼럼 지정해서 소팅하는 아래 처럼 했고 df = df.sort_values(["views"], ascending= False).reset_index(drop=True) 상위 10번째 값 구했고 조건 변수 설정해서 한건데... 왜 풀이랑 결과값이 다를까요....??
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 idmax가 잘 안와닿아서요 ㅠㅠ 이렇게 작성해도 정답처리되나요? df['교사1명당학생수'] = df['전체학생수'] / df['교사수'] df = df.sort_values('교사1명당학생수',ascending=False) print(int(df.iloc[0,1]))
안녕하세요. 아래와 같은 코드를 사용하여 날짜 범위를 지정해서 뉴스 기사 크롤링을 해왔습니다. 어제까지만 해도 잘 됬었는데, 날짜 범위를 변경해도 전혀 작동하지 않고, 범위를 어떻게 설정하던 상관없이 (임의로) 오늘자 뉴스만 계속 크롤링 됩니다 ㅠㅠ... 문제가 있어서인지.. 원래 크롤링이 완료되면 startcoding 폴더안에 엑셀파일이 자동으로 저장되었는데, 파일도 나타나지를 않습니다 ㅠㅠ. 어떤게 문제인지 도움을 부탁드립니다. import requests from bs4 import BeautifulSoup import time import pyautogui from openpyxl import Workbook from openpyxl.styles import Alignment # 사용자입력 keyword = pyautogui.prompt("검색어를 입력하세요") lastpage = int(pyautogui.prompt("몇 페이지까지 크롤링 할까요?")) # 엑셀 생성하기 wb = Workbook() # 엑셀 시트 생성하기 ws = wb.create_sheet(keyword) # 열 너비 조절 ws.column_dimensions['A'].width = 60 ws.column_dimensions['B'].width = 60 ws.column_dimensions['C'].width = 120 # 행 번호 row = 1 # 페이지 번호 page_num = 1 for i in range(1, lastpage * 10, 10): print(f"{page_num}페이지 크롤링 중 입니다.==========================") response = requests.get(f"https://search.naver.com/search.naver?sm=tab_hty.top&where=news&query={keyword}&start={i}&ds=2024.6.3&de=2024.6.9") html = response.text # html은 response의 text 안에 위치함 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') articles = soup.select("div.info_group") #뉴스 기사 div 10개 추출 # 기사가 10개니까 for문을 써서 하나하나 추출 필요 for article in articles: links = article.select("a.info") # a 태그, info class인 아이들을 가져옴. = 리스트 if len(links) >= 2: # 링크가 2개 이상이면 url = links[1].attrs['href'] # 두번째 링크의 href를 추출 # 다시 request 날려주기 response = requests.get(url, headers={'User-agent': 'Mozila/5.0'}) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') print(url) # 연예 뉴스 체크 if "entertain" in response.url: title = soup.select_one(".end_tit") content = soup.select_one("#articeBody") elif "sports" in response.url: title = soup.select_one("h4.title") content = soup.select_one("#newsEndContents") date = soup.select_one("div.article_info > span > em") # 본문 내용 안에 불필요한 div, p 삭제 divs = content.select("div") for div in divs: div.decompose() paragraphs = content.select("p") for p in paragraphs: p.decompose() else: title = soup.select_one(".media_end_head_headline") content = soup.select_one("#newsct_article") date = soup.select_one("span.media_end_head_info_datestamp_time._ARTICLE_DATE_TIME") # Add the check here if date is not None: date_text = date.text.strip() else: date_text = "Date not found" print("=======링크======= \n", url) print("=======제목======= \n", title.text.strip()) print("=======본문======= \n", content.text.strip()) print("=======날짜======= \n", date) ws[f'A{row}'] = url # A열에는 URL 기입 ws[f'B{row}'] = title.text.strip() ws[f'C{row}'] = content.text.strip() ws[f'D{row}'] = date_text # 자동 줄바꿈 ws[f'C{row}'].alignment = Alignment(wrap_text=True) row = row + 1 time.sleep(0.3) page_num = page_num + 1 wb.save(f'{keyword}_result.xlsx')
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 저는 마지막에 iloc를 이용하였는데요 가능한지 여쭤봅니다 코드는 아래와 같습니다. df['출동시간'] = pd.to_datetime(df['출동시간']) df['도착시간'] = pd.to_datetime(df['도착시간']) # df.info() df['diff'] = df['도착시간'] - df['출동시간'] df['diff'] = df['diff'].dt.total_seconds()/60 result = df.groupby('소방서').mean() result = result.sort_values('diff',ascending=False) print(int(round(result.iloc[0,2],0)))
https://www.inflearn.com/questions/1287898 여기서 답변에 대한 추가 확인을 위한 연계 질문 내용도 확인 부탁드립니다 https://www.inflearn.com/questions/1287705 pop() 함수는 "train셋에는 존재하고 test셋에는 존재하지 않는 타겟 값 보존을 위해 사용한다" 그리고 피쳐엔지니어링(인코딩, 스케일링) 이후의 컬럼수를 맞추기 위함 이다. 그럼 train, test 2셋 문제( pop 사용해 타겟 분리), x_train.y_train,x_test 3셋 문제(타겟은 y_train에 있으니 pop 사용 불필요) 로 이해하면 되나요?? 3셋의 경우 타겟은 어차피 y_train에 있는 거니까 거기서 끌어오면 되고 지우면 안되는 거니까요
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 검증데이터 분할 할 때 test_size를 나누는 꿀팁있을까요? 0.1? 0.15? 0.2? 머신러닝 모델을 탁 찝어서 이거써라~하고 문제가 나온적도 있나요? 분류/회귀/분류회귀 둘다 사용가능한 모델들을 한번 정리하고 가는게 좋을까요?
강의를 보면서 따라하고 있는데, 2가지 문제점이 있습니다. 우선 첫번째는 아래처럼, 환경 변수 관련 경고가 뜬다는 것입니다. 두번째로는 강의에서는 파이참으로 진행하셨는데, 저는 vs 코드로 진행하여서 sqltools를 다운받아, 드라이브 설치후 진행하였는데 mysql은 잘 연동되었는 postgresql은 연동이 안되더라고요. 앞선 환경변수 문제와 관련이 있는것인지 아니라면 어떻게 해결해야하는것인지 궁금합니다. 오류 코드 docker-compose up -d WARN[0000] The "g" variable is not set. Defaulting to a blank string. WARN[0000] The "z" variable is not set. Defaulting to a blank string. WARN[0000] The "gl8f5tn_" variable is not set. Defaulting to a blank string. WARN[0000] The "g" variable is not set. Defaulting to a blank string. WARN[0000] The "z" variable is not set. Defaulting to a blank string. WARN[0000] The "gl8f5tn_" variable is not set. Defaulting to a blank string. WARN[0000] The "g" variable is not set. Defaulting to a blank string. WARN[0000] The "z" variable is not set. Defaulting to a blank string. WARN[0000] The "gl8f5tn_" variable is not set. Defaulting to a blank string. 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
train에서 주구매상품은 42종류고 test에서 주구매상품은 41종류입니다 이것을 확인하고 종류갯수가 달라서 라벨 인코딩을 해준것인가요? 지금까지는 확인하지 않고 object형 라벨 인코딩 해주었는데 train이 '소형가전' 이 하나 더 있는데 따로 어떤 처리를 해준 건가요?
안녕하세요 일코님 페이지의 단을 1단으로 변경하기 위해서, 한글에서 매크로 녹화를 하여 스크립트를 아래와 같이 땄습니다. HAction.GetDefault("MultiColumn", HParameterSet.HColDef.HSet); with (HParameterSet.HColDef) { Type = ColDefType("Newspaper"); CreateItemArray("WidthGap", 1); WidthGap.Item(0) = MiliToHwpUnit(115.6); LineType = HwpLineType("None"); HSet.SetItem("ApplyClass", 868); HSet.SetItem("ApplyTo", 2); } HAction.Execute("MultiColumn", HParameterSet.HColDef.HSet); 이 매크로를 사용하기 위해서 hwp.HAction.GetDefault("MultiColumn", hwp.HParameterSet.HColDef.HSet) hwp.HParameterSet.HColDef.Type = hwp.ColDefType("Newspaper") hwp.HParameterSet.HColDef.CreateItemArray("WidthGap", 1) hwp.HParameterSet.HColDef.WidthGap.Item(0) = hwp.MiliToHwpUnit(115.6) hwp.HParameterSet.HColDef.HSet.SetItem("ApplyClass", 868) hwp.HParameterSet.HColDef.HSet.SetItem("ApplyTo", 2) hwp.HAction.Execute("MultiColumn", hwp.HParameterSet.hwp.HColDef.HSet) 이렇게 코드를 작성했는데요. 문제는 두번째 줄인 hwp.HParameterSet.HColDef.Type 이부분과 네번째 줄 hwp.HParameterSet.HColDef.WidthGap.Item(0) 입니다. 두번째 줄을 실행했을 때 AttributeError: '<win32com.gen_py.HwpObject 1.0 Type Library.HColDef instance at 0x1617095373456>' object has no attribute 'Type' 이러한 에러메시지가 뜨고 네번째 줄은 hwp.HParameterSet.HColDef.WidthGap.Item(0) = hwp.MiliToHwpUnit(115.6) IndentationError: unexpected indent 이렇게 나오는데요.. 뭐가문제일까요? 늘 친절하고 자세하게 답변해주셔서 정말 감사합니다!
예를들어 기출6회 작업형2유형 풀이시에 Heat_Load 를 예측하도록 되어있습니다. 예를들어 train 과 test 컬럼에서 nunique 로 값을 확인하고 실제 row수만큼의 빈도수가 발생하는 Cool_Load 값이 있는데요. 이 컬럼은 삭제하는것이 더 효율적인 머신러닝 성능이 나오더라구요. 하여 전처리시 컬럼을 삭제처리하는 기준을 nunique 로 임의로 판단해도 될지 혹시 강사님은 컬럼삭제의 기준을 어떤식으로 잡는지 궁금합니다. 아니면 그대로 진행하는게 더 나을지 판단이 잘 안서서 질문드려 봅니다.
